BZOJ2085 : [Poi2010]Hamsters

本文介绍了如何使用Hash表和倍增加速的Floyed算法来解决在特定条件下的最短路径问题。通过将字符串匹配问题转化为Hash计算,以及优化的Floyed算法实现路径查找,本文提供了一种高效解决此类问题的方法。

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设g[i][j]为i串至少加上几个字符后才能包含j,可以通过Hash求出。

然后就是求经过m-1条边的最短路,用倍增加速Floyed即可,时间复杂度$O(n^3\log m)$。

 

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define rep(i,n) for(int i=0;i<n;i++)
typedef long long ll;
typedef unsigned int U;
const int N=200,M=100010,P=31;
const ll inf=1LL<<60;
int n,m,i,j,st[N],en[N],len[N],t=1,flag;U pow[M],f[M];char s[M],a[M];ll ans=inf;
inline U hash(int l,int r){return f[r]-f[l-1]*pow[r-l+1];}
inline int cal(int x,int y){
  for(int i=(len[x]<len[y]?len[x]:len[y])-1;i;i--)if(hash(en[x]-i+1,en[x])==hash(st[y],st[y]+i-1))return i;
  return 0;
}
inline void up(ll&a,ll b){if(a>b)a=b;}
struct mat{
  ll a[N][N];
  mat(){}
  inline mat operator*(mat b){
    mat c;
    rep(i,n)rep(j,n)c.a[i][j]=inf;
    rep(k,n)rep(i,n)rep(j,n)up(c.a[i][j],a[i][k]+b.a[k][j]);
    return c;
  }
}G,B;
int main(){
  scanf("%d%d",&n,&m);
  rep(i,n){
    scanf("%s",s);
    st[i]=t,len[i]=std::strlen(s);
    rep(j,len[i])a[t+j]=s[j];
    en[i]=t+len[i]-1,t+=len[i];
  }
  for(pow[0]=i=1;i<t;i++)pow[i]=pow[i-1]*P;
  for(i=1;i<t;i++)f[i]=f[i-1]*P+a[i];
  rep(i,n)rep(j,n)G.a[i][j]=len[j]-cal(i,j),B.a[i][j]=0;
  for(m--;m;m>>=1,G=G*G)if(m&1){if(!flag)B=G,flag=1;else B=B*G;}
  rep(i,n)rep(j,n)up(ans,B.a[i][j]+len[i]);
  return printf("%lld",ans),0;
}

  

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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